摘要
为了解决多效蒸发过程具有高噪声和非平稳等特性的参数时间序列预测问题,提出了一种基于小波变换结合GM(1,1)和LSSVM的蒸发过程参数预测方法.该方法首先利用Mallat算法对参数时间序列进行分解和重构,分离出序列中的低频信息和高频信息;然后对低频信息构建GM(1,1)模型,对高频信息则用最小二乘支持向量机进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到最终的预测结果.以氧化铝多效蒸发过程的生产数据进行了实验验证,结果表明,该预测算法切实可行且优于单一的GM(1,1)和LSSVM方法,具有较好的泛化性能和较强的鲁棒性,可用于氧化铝生产蒸发过程的优化控制.
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